Sistema de Inteligencia Artificial puede predecir brotes de Covid-19 con hasta seis semanas de anticipación
Un enfoque de aprendizaje automático podría convertirse en una herramienta importante en la preparación para una pandemia
El equipo alimentó el algoritmo de Inteligencia Artificial con datos históricos sobre la actividad de Covid-19. Crédito: Tara Winstead | Pexels
Científicos en Estados Unidos han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que puede predecir un aumento de casos de Covid-19 a nivel de condado en todo el país.
Tal herramienta podría tener un impacto poderoso en la protección de las personas y permitir que los sistemas de atención médica se preparen hasta seis semanas antes de un brote importante.
Para alcanzar este nivel de predicción, el equipo alimentó el algoritmo de Inteligencia Artificial con datos históricos sobre la actividad de Covid-19 en 97 condados de Estados Unidos, así como términos de búsqueda de Google, tweets, búsquedas técnicas de profesionales médicos e indicaciones solicitadas de Apple Maps, según el trabajo publicado en la revista Science Advances.
El algoritmo pudo resolver los aspectos relevantes que marcaron el comienzo de un aumento en los casos.
“Tratamos de identificar cambios en el comportamiento humano que puedan predecir cambios en los patrones de transmisión en Covid-19”, dijo a IFLScience el autor, el profesor Mauricio Santillana, de la Facultad de Medicina de Harvard.
“Cuando estamos mirando en tiempo real y comenzamos a ver esos patrones que históricamente han anticipado el surgimiento de un brote, entonces podemos decir, ‘está bien, parece que puede ocurrir un brote en las próximas seis semanas’”, dijo Santillana.
Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) ya utilizan enfoques para predecir la evolución de las infecciones y muertes por Covid-19 a lo largo del tiempo. Estos se basan en indicadores epidemiológicos. La limitación de estos modelos es que a menudo tienen dificultades para capturar cambios rápidos, como durante picos, porque no reciben datos rápidos, consistentes y confiables.
Este enfoque pudo identificar el 87% de los brotes en los datos recopilados entre enero de 2020 y enero de 2022. En comparación con el enfoque estándar de los CDC, el enfoque de aprendizaje automático pudo predecir los brotes en un plazo similar o con hasta seis semanas de anticipación.
El sistema tiene limitaciones cuando se trata de condados pequeños y rurales con poco uso de Internet, pero es un paso adelante para predecir cambios rápidos en las infecciones por Covid-19.
Esta tecnología podría usarse para ayudar a proteger a las personas vulnerables y para asignar mejor los recursos médicos.
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